par(mfrow=c(2, 2))
data1_10 <- read.csv("data/时间序列分析——基于R（第2版）案例数据/csv/A1_10.csv")
ts_x <- ts(data1_10$x)

# 时序图
plot(ts_x, type="o", pch=5, col='#39CBB4')


# ADF检验
# install.packages("aTSA")
library(aTSA)
adf.test(ts_x, nlag=3)

# 白噪声，纯随机检验
for( k in 1:3) print(Box.test(ts_x, lag=6*k, type="Ljung-Box"))

# 自相关图
acf(ts_x, lag.max=30)
pacf(ts_x, lag.max=30)

# 拟合 AR(1) 模型
fit <- arima(ts_x, order=c(1, 0, 0), method="ML")
fit

# 模型显著性检验
ts.diag(fit)

# 参数显著性检验
# 粗略的
fit
# 精确的 构造t统计量，求P值
t = abs(fit$coef)/sqrt(diag(fit$var.coef))
pt(t, length(ts_x)-length(fit$coef), lower.tail = F)



fit1 <- arima(ts_x, order=c(1, 0, 0), method="ML")
fit2 <- arima(ts_x, order=c(0, 0, 2), method="ML")
data.frame(AIC(x.fit1), AIC(x.fit2))






